歡迎來到演算法、軟體和硬體三位一體的未來世界論文書籍站
opencv安裝pip的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
opencv安裝pip的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳會安寫的 Python從初學到生活應用超實務（電腦視覺與AI加強版）：讓Python幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作 和莊建的 深度學習圖像識別技術都 可以從中找到所需的評價。
另外網站OpenCV —在Windows中安裝OpenCV-python | by Airwaves也說明：OpenCV 可用於開發實時的圖像處理、電腦視覺以及模式識別程式。 OpenCV 安裝. 我們將使用pip 在Virtualenv 中安裝OpenCV ...
這兩本書分別來自博碩 和機械工業所出版 。
國立宜蘭大學 電機資訊學院碩士在職專班 陶金旺所指導 林育聖的 自走車避障 （2020），提出opencv安裝pip關鍵因素是什麼，來自於自走車、樹莓派、Arduino。
而第二篇論文淡江大學 資訊工程學系資訊網路與多媒體碩士班 林其誼所指導 陳翰傑的 藍牙信標應用於裝置識別與距離偵測之實作 （2018），提出因為有 低功耗藍牙、iBeacon、接收訊號強度指標、距離偵測的重點而找出了 opencv安裝pip的解答。
最後網站Raspberry Pi 筆記(21)：安裝OpenCV - 天花板隨記則補充：開始安裝Python 3 開發工具： $ sudo apt-get install python3-dev python3-pip python3-numpy 階段二：下載OpenCV 下載OpenCV 3,2,0版本，並解壓縮。
Python從初學到生活應用超實務（電腦視覺與AI加強版）：讓Python幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作
為了解決opencv安裝pip 的問題，作者陳會安 這樣論述：
不只學會 Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 從語言入門、圖片影音處理、辦公室自動化到 AI 辨識系統一次上手！ 活用 PIL、Pandas、OpenCV、Matplotlib、MediaPipe、CVZone 等熱門 Python 套件！ ．快速上手基礎的 Python 語言 ．圖片 / 影片預處理、影像及文字辨識 ．設定自動排程、批次檔案處理、操作自動化 ．爬取電影 / 天氣 / 匯率等即時資料 ．進行資料分析與視覺化圖表 ．學會人臉、手勢及姿勢等即時影像偵測 ．打造 AI 車牌辨識系統 ．建立 LINE BOT 聊天客服機器人 ．
活用 PIL、Pandas、OpenCV、MediaPipe、CVZone 等熱門套件 ．提供每章習題及範例程式資源 適用讀者 ✓ 已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者 ✓ 適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材 本書特色 本書讓你學得到 Python；用得到 Python；還能夠真正活用 Python 來解決日常生活、學習和工作問題。全書一共分為五大篇 ── 「Python 語言快速入門篇」、「影片剪輯和影像處理篇」、「辦公室自動化篇」、「網路爬蟲 / 大數據與視覺化篇」、「AI 人工智慧與資料庫
篇」。並提供許多立即可用的生活應用範例：Word 及Excel 的 Office 自動化、自動化批次檔案處理、自動排程、自動填寫 HTML 表單欄位、網路爬取即時資料、Open Data、大數據分析、資料視覺化與 MySQL 資料庫使用。 另外，本書提供了許多 Python 人工智慧應用：人臉、手勢和姿勢等即時影像偵測，以及 OpenCV 影像預處理、Webcam 應用和串流視訊，讓你實際打造車牌、物體、文字辨識系統。最後使用 Chatterbot 的 AI 對話訓練，建立 LINE BOT 聊天機器人。
自走車避障
為了解決opencv安裝pip 的問題，作者林育聖 這樣論述：
二十一世紀的我們正面臨極端氣候變遷的影響，因地質災害、氣象災害、水文災害等等，往往在災害現場，有許多障礙物，會造成救災人員行動困難，此時若使用自走車導引進行探查避開障礙物，就能幫助救災人員縮短救援時間。本研究運用深圳市創客工場科技有限公司(簡稱MakeBlock)所開發MBot Ranger 機器人套裝組件，是一款三合一的科學、工程、技術、數學的教育，簡稱為STEM教育。結合Arduino開發軟體﹐可組裝三種外形分別為機器坦克、三輪競速車與自主平行車。本文的研究目標在實現一部避開物體且具有影像辨識功能之自走車。採用車體左右兩側超音波感測器架構，遇到障礙物時能夠判斷距離並轉向。另外，車體前方採
用樹莓派攝像鏡頭元件，可連續擷取影像，經過影像處理辨識出寶特瓶、沙發、桌椅等等，特徵的部份，實驗結果顯示自走車能夠即時辨識上述特徵物體。
深度學習圖像識別技術
為了解決opencv安裝pip 的問題，作者莊建 這樣論述：
首先講述了人工智慧、深度學習、卷積神經網路、目標檢測以及遷移學習的概念，接著詳述了如何基於Tensor Flow Object Detection API框架從零開始搭建深度學習目標檢測應用的開發環境，如何訓練自己的目標檢測模型，然後詳述了如何基於Open VINO工具套件優化模型、部署模型以及用C++和Python開發使用者應用程式。然後通過工業光學字元自動識別、垃圾瓶自動分選、農作物病害自動識別和工業產品外觀缺陷檢測4個完整的深度學習目標檢測工程案例來説明讀者加深深度學習圖形檢測的認識和理解。 《深度學習圖像識別技術：基於Tensor Flow Object Detection API和
Open VINO工具套件》適合從事AI行業相關技術的工程師閱讀，也適合打算進入AI行業的大中專院校的學生學習參考。 1. 莊建 莊建，中國科學院高能物理研究所研究員，核探測與核電子國家重點實驗室成員。參與了北京自由電子鐳射、北京正負電子對撞機、中國散裂中子源等多項大科學裝置的建設。現在主要從事大科學裝置的實驗控制及資料獲取方面的研究。 2. 張晶 張晶，浙江大學碩士，廣東榮旭智慧技術有限公司研發總監，聯合創始人；具有13年機器視覺系統開發經驗，負責深度學習外觀檢測演算法的研發；LabVIEW註冊構架師、Python程式師、英特爾物聯網創新大使、TensorFlo
w User Group東莞站組織者。 3. 許鈺雯 許鈺雯，女，現為中國科學院大學高能物理研究所電子與通信工程專業碩士研究生，主攻方向為軟體工程及深度學習應用 序 前言 第1章 人工智慧、深度學習與目標檢測 1.1 人工智慧簡介 1.1.1 什麼是人工智慧 1.1.2 人工智慧發展簡史 1.1.3 人工智慧與深度學習的關係 1.2 深度學習簡介 1.2.1 神經網路 1.2.2 神經元 1.2.3 深度神經網路 1.2.4 深度卷積神經網路 1.3 目標檢測 1.3.1 目標檢測演算法發展簡史 1.3.2 深度學習目標檢測演算法 1.4 遷移學習簡介 1.4.1
訓練深度學習模型依賴大資料 1.4.2 大資料造成的問題 1.4.3 遷移學習 1.4.4 TensorFlow預訓練模型庫 1.5 本章小結 第2章 搭建深度學習開發環境 2.1 深度學習訓練所需的硬體 2.1.1 英偉達顯卡選型 2.1.2 英偉達顯卡驅動安裝 2.1.3 測試驅動程式安裝 2.1.4 設置英特爾?集成顯卡為系統主顯示輸出 2.1.5 幻影峽谷：可擕式AI訓練“伺服器” 2.2 深度學習開發環境所需的軟體 2.3 安裝Python和Anaconda 2.3.1 Python和Anaconda簡介 2.3.2 下載並安裝Anaconda 2.3.3 測試Anaconda安
裝 2.3.4 配置Anaconda套裝軟體下載伺服器 2.3.5 配置虛擬環境tf_gpu 2.3.6 Anaconda的進階學習 2.4 安裝Visual Studio Code 2.4.1 Visual Studio Code簡介 2.4.2 安裝 2.4.3 在Visual Studio Code中編輯Python代碼 2.4.4 在Visual Studio Code中運行Python代碼 2.4.5 在Visual Studio Code中調試Python代碼 2.4.6 在Visual Studio Code安裝Pylint 2.4.7 在Visual Studio Code中一
鍵美化Python代碼 2.5 安裝TensorFlow 2.5.1 TensorFlow簡介 2.5.2 下載並安裝 2.5.3 測試安裝 2.5.4 pip install 與 conda install 2.6 安裝Git工具 2.6.1 Git簡介 2.6.2 下載並安裝 2.6.3 測試安裝 2.7 安裝TensorFlow Object Detection API框架 2.7.1 TensorFlow Object Detection API簡介 2.7.2 下載並安裝 2.7.3 安裝依賴的python套裝軟體 2.7.4 配置環境變數 2.7.5 安裝COCO API 2.7.
6 編譯proto檔 2.7.7 測試安裝 2.8 安裝LabelImg 2.8.1 LabelImg簡介 2.8.2 下載並安裝 2.8.3 測試安裝 2.9 本章小結 第3章 訓練模型 3.1 TensorFlow Object Detection API軟體框架簡介 3.2 使用TensorFlow預訓練模型 3.2.1 如何選擇預訓練模型 3.2.2 預訓練模型的檔構成 3.2.3 一個典型的深度學習訓練流程 3.3 準備圖片：下載貓狗資料集 3.3.1 Kaggle資料集下載流程 3.3.2 訓練圖片的數量問題 3.3.3 訓練圖片的樣本不平衡問題 3.4 使用LabelImg標注
圖片 3.4.1 LabelImg簡介 3.4.2 建立貓狗專案檔案夾結構 3.4.3 標注圖片 3.4.4 標注文件（*.xml）簡介 3.4.5 複製10%的資料到eval資料夾 3.4.6 複製資料到test資料夾 3.5 依據標注類型創建標籤映射文件 3.6 創建TensorFlow TFRecord文件 3.6.1 將*.xml檔轉換為*.csv文件 3.6.2 將*.csv檔轉換為*.tfrecord文件 3.7 修改預訓練模型的設定檔 3.7.1 預訓練模型的設定檔 3.7.2 設定檔的結構 3.7.3 修改ssd_inception_v2_coco.config設定檔 3.8
訓練模型 3.9 使用TensorBoard觀察訓練過程 3.9.1 什麼是TensorBoard 3.9.2 TensorBoard的使用方法 3.10 評估訓練好的模型 3.11 匯出訓練好模型的凍結圖 3.11.1 檢查點檔 3.11.2 凍結TensorFlow模型 3.12 用訓練好的凍結圖模型做目標檢測 3.13 用Python程式一鍵訓練模型 3.13.1 為新專案一鍵創建資料夾結構 3.13.2 一鍵訓練模型 3.14 本章小結 第4章 優化並部署模型 4.1 OpenVINO工具套件簡介 4.2 OpenVINO典型開發流程 4.3 安裝OpenVINO工具套件 4.3.1
版本選擇 4.3.2 系統要求 4.3.3 下載並安裝OpenVINO工具套件 4.4 安裝Cmake 4.5 安裝Microsoft Visual Studio 2017 4.6 安裝硬體驅動 4.6.1 英特爾顯卡驅動 4.6.2 英特爾神經計算棒二代驅動 4.6.3 英特爾視覺計算加速卡驅動 4.7 設置環境變數 4.8 運行演示程式 4.8.1 demo_benchmark_app.bat 4.8.2 demo_security_barrier_camera.bat 4.8.3 demo_squeezenet_download_convert_run.bat 4.9 編譯並運行Inf
erence Engine範例和演示程式 4.9.1 編譯samples資料夾中的範例 4.9.2 編譯demos資料夾中的範例 4.9.3 從Open Model Zoo中下載預訓練模型 4.9.4 下載英特爾?範例視頻 4.9.5 運行預訓練模型 4.10 使用Model Optimizer優化模型 4.10.1 轉換TensorFlow* Object Detection API模型 4.10.2 用OpenVINO工具套件範例程式測試IR模型 4.10.3 用OpenVINO工具套件演示程式測試IR模型 4.11 編寫OpenVINO應用程式 4.11.1 Inference Engi
ne簡介 4.11.2 Inference Engine Plugin構架 4.11.3 Inference Engine應用程式典型開發流程 4.11.4 查看模型的輸入和輸出張量 4.12 OpenVINO AI推理計算C++範例 4.12.1 設置環境變數和Visual Studio專案屬性 4.12.2 開發AI推理計算C++應用程式 4.12.3 切換AI推理計算硬體 4.13 OpenVINO AI推理計算Python範例 4.13.1 設置環境變數PYTHONPATH 4.13.2 開發AI推理計算Python應用程式（OpenCV版） 4.13.3 開發AI推理計算Python
應用程式（OpenVINOTM版） 4.13.4 AI推理計算用Python還是C++？ 4.14 本章小結 第5章 進一步提升AI推理計算性能 5.1 性能評價指標 5.2 同步和非同步模式 5.2.1 同步模式範例 5.2.2 非同步模式範例 5.3 多設備和異構外掛程式 5.3.1 異構外掛程式 5.3.2 多設備外掛程式 5.4 本章小結 第6章 工業領域光學字元辨識範例 6.1 專案背景 6.2 新建OCR專案工程資料夾 6.3 收集並標注圖片 6.4 訓練模型 6.5 匯出TensorFlow凍結圖模型 6.6 測試模型 6.7 基於OpenVINO工具套件優化並加速模型 6.
8 基於OpenVINO工具套件部署模型 6.9 本章小結 第7章 垃圾瓶自動分選專案範例 7.1 專案背景 7.2 新建垃圾瓶分類專案工程資料夾 7.3 收集並標注圖片 7.4 訓練模型 7.5 匯出TensorFlow凍結圖模型 7.6 測試模型 7.7 基於OpenVINO工具套件優化並加速模型 7.8 基於OpenVINO工具套件部署模型 7.9 本章小結 第8章 農作物病蟲害自動識別專案範例 8.1 專案背景 8.2 新建農作物病蟲害自動識別專案工程資料夾 8.3 收集並標注圖片 8.4 訓練模型 8.5 匯出TensorFlow凍結圖模型 8.6 測試模型 8.7 基於Open
VINO工具套件優化並加速模型 8.8 基於OpenVINO工具套件部署模型 8.9 本章小結 第9章 深度學習外觀缺陷檢測專案範例 9.1 專案背景 9.2 新建外觀缺陷檢測專案工程資料夾 9.3 收集並標注圖片 9.4 訓練模型 9.5 匯出TensorFlow凍結圖模型 9.6 測試模型 9.7 基於OpenVINO工具套件優化並加速模型 9.8 基於OpenVINO工具套件部署模型 9.9 本章小結 參考文獻
藍牙信標應用於裝置識別與距離偵測之實作
為了解決opencv安裝pip 的問題，作者陳翰傑 這樣論述：
雖然近幾年手機開始普及，價位普遍不高且相當親民，雖可藉由Google地圖、搭配手機來使用其定位追蹤。然而透過GPS搭配手機、雖然使用方便且快速，室外定位標準誤差為15m。但是GPS仍須倚靠衛星定位，且無法針對室內定位，作精確之距離判斷與估計。針對手機本身之耗電量、可用之待機時間，也是必要的考量因素。 本研究擬利用蘋果公司所制訂的iBeacon藍牙信標技術進行應用設計。iBeacon乃基於藍牙4.0的Low Energy (BLE)運作模式，以廣播特定格式訊息內容的方式，讓接收端得以藉由所收到訊息內容進行延伸之應用。除了可能取代部分NFC功能以外，還有許多相關之應用，好比補足GPS不足之室
內導航就是其中之一。且妥善利用藍牙之信標功能，iBeacon不但可作為室內定位工具之外，還可使用其本身訊息推播之機制，發送商品優惠訊息、建築大樓位置及名稱與機場個人行李之追蹤。最後發揮藍牙本身、功能之最大優勢，成本價格低、消耗電量很小、不佔用通訊頻帶。還有最重要的是，iBeacon所提供之相對位置，誤差值約略2到3m左右。 因此我們透過兩個樹莓派(Raspberry Pi)執行藍牙信標發射端與接收端之實務應用，順利讓傳送端透過短距離通訊技術之藍牙(Bluetooth)方式傳遞，使其發送廣播封包內容本身包含iBeacon藍牙信標。接收端則必須辨識與過濾藍牙封包，再將篩選後之封包進行分析以取得
iBeacon藍牙信標之所有資訊，藉此由封包內容當中的信號強度數據套入數學公式以得到兩通訊裝置之間的估計距離，最終希望達成兩裝置之間識別與防止碰撞的功能。 本研究的實作項目包括下列幾點：1. iBeacon藍牙信標封包格式研究。2. iBeacon藍牙傳輸端設定與發送。3. iBeacon藍牙接收端設計與測試。4. Raspbian藍牙套件安裝與環境編輯。5. Python Code程式語法、邏輯、函式庫引用。6. iBeacon藍牙信標過濾與名單建立。7.傳送功率量測與接收功率顯示。8.距離計算程式設計。